基于高斯过程隐变量模型的滚动轴承故障识别

尹爱军; 石波; 谭建; 李海珠

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基于高斯过程隐变量模型的滚动轴承故障识别

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摘要

滚动轴承振动信号的特征之间往往并非相互独立,使得高维融合特征存在大量冗余信息,降低故障分类精度.为此,研究基于高斯过程隐变量模型(Gauss process latent variables model,GP-LVM)与K-最近邻(K-Nearest Neigh-bor,KNN)相结合的轴承故障识别方法.首先,提取振动信号的小波包能量,构建融合特征矩阵;然后,利用GP-LVM提取其隐变量;最后,利用K-最近邻分类算法进行故障识别.实例结果表明,对于不同健康状态下的滚动轴承振动信号,所提方法能有效减少其特征间的冗余信息,很好地区分滚动轴承状态,实现滚动轴承故障类型的准确诊断.

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来源
《噪声与振动控制》 |2020年第6期|128-133221|共7页
作者
尹爱军; 石波; 谭建; 李海珠;
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作者单位

重庆大学机械传动国家重点实验室机械工程学院重庆 400044;

重庆大学机械传动国家重点实验室机械工程学院重庆 400044;

中国石油西南油气田分公司重庆气矿重庆 400021;

重庆大学机械传动国家重点实验室机械工程学院重庆 400044;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滚动轴承;
关键词
故障识别; 小波包能量; 高斯过程隐变量模型; K-最近邻分类;

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